典型应用场景 互联网日志存储与监控分析 互联网服务可以将用户的网络延迟数据、业务服务指标数据、日志数据等写进CTSDB数据库。然后由时序数据库直接生成报表以供技术产品做分析，尽早的发现、解决问题。...image.png 活动地址 物联网海量数据存储与分析 工业生产环境下需要将工况数据存储起来，多个厂区的大量监测点，每年能产生几十亿个数据点，量级达到PB。...这些数据使用CTSDB实时写入，快速查询，做可视化的展示，帮助管理者分析决策；并且也能够做大数据分析，发现深层次的问题，增加效益。...采用数据先写入内存，再周期性的Dump 为不可变的文件存储的策略提高写入性能。通过倒排索引加速任意维度数据查询，能实现数据秒级可查。 低成本存储 采用列式存储以及高效的编码和压缩算法提高数据压缩比。...超强聚合分析能力 不仅支持 Min、Max、Sum、Avg 等基本聚合分析，也支持Group By、区间、Geo 和嵌套等复杂的聚合分析，还支持脚本聚合，例如可对多字段计算结果做聚合。
腾讯云时序数据库CTSDB商业化首发，现跟大家聊一下时序数据的概念，模型和使用场景等。 时序数据是什么 时序数据是基于稳定频率或非固定周期频率持续产生的一系列基于时间维度的指标监测数据。...时序数据的模型一般如下图所示。 image.png 产生时序数据的场景的两个主要的特点是数据规模大，对数据库的可用性要求高，例如更高的写入性能，海量数据的高效查询等。...时序数据库的特点 （一）能支持高并发写入 时序数据具有典型的写多读少特征，其累计速度非常快，每小时能产生10GB以上数据。...而测试发现关系型数据库处理大数据集的性能非常糟糕。理论上时序数据库的读写速度要比关系型数据库快几十倍。 （二）支持高效的检索能力 时序数据的另一个典型的特征是时效性。...CTSDB的优势 腾讯云时序数据库 CTSDB 已于2018年12月26日正式商业化。CTSDB已经经过腾讯内部业务的多年打磨。近期CTSDB参与大数据产品能力测评并取得证书。
近日，腾讯云推出云上时序数据库CTSDB（Cloud Time Series Database），CTSDB 是一款分布式、可扩展、高可靠的时序数据库，适用于有海量时序数据的物联网、大数据分析和互联网监控等场景...时序数据库CTSDB能够提供高性能读写、低成本存储、聚合分析、实例监控以及数据查询结果可视化等功能。整个系统采用多节点多副本的部署方式，有效保证了数据的高可用性和安全性。...CTSDB致力于帮助企业用户更简便、快捷处理海量数据，高效提升业务反馈。 到底什么是时序数据？时序数据库对于时序数据的处理存在什么样的意义呢？...而时序数据库CTSDB可以提供高性能读写、低成本存储、强大的聚合分析能力、实例监控以及数据查询结果可视化等功能，成为用户处理时序数据的利器。...接下来小编带你详细了解一下腾讯云时序数据库CTSDB的优势功能点。
系统未来的需求是比当前多4个数量级的设备接入量，因此打算用时序数据库CTSDB和云函数来大幅度提升数据处理能力，写了一个简单的云函数测试了一下CTSDB的主要读写接口，同时用ab压测了一下性能。...云函数和时序数据库的性能表现都很给力，一个乞丐版的数据库最低配置轻松就达到过万QPS的写能力。...{ var metricName = "yakMove"; var url = db_url+"/_metric/"+metricName,res; var log = []; //获取CTSDB...} }else{ console.log("全部写入成功"); } log.push("插入"+moveCount+"条记录用时"+(new Date()-d)+"毫秒，数据库用时
日志数据是典型的时序数据，因此，日志场景是时序数据库CTSDB的典型应用场景。下文主要描述如何用CTSDB搭建日志系统。...时序数据库CTSDB 完全兼容ElasticSearch 接口，同时有自研的用户授权与鉴权模块，数据生命周期管理模块，数据降精度和Rollup模块，让您使用时序数据库存日志安全可靠，无后顾之忧。...另外，CTSDB商业化首发期间，官网推出限时5折活动，优惠多多，更多详情请点击链接。 自建数据库的劣势 自建数据库存储日志数据坑很多，并且很多风险都需要自行承担，现在贴出来供大家参考。 1....可见自建数据库来存储日志数据不方便，难以维护，费用高。基于以上情况，下面介绍如何用时序数据库CTSDB搭建日志系统。...时序数据库比较好的一点是可以设置数据的有效期，历史日志过期后自动会被清理。而针对历史数据的分析，可以配置任务，系统自动分析并保存下来，需要分析时直接拉取，非常方便。数据配置降精度请参考指引。
三、写入、存储、查询多环节优化，时序数据库优势明显 1. 时序数据模型及特点 在引入时序数据库之前，先要了解【时序数据】的模型及特点。...时序数据库 2.1 时序数据库 时序数据库是管理时序数据的专业化数据库，并针对时序数据的特点对写入、存储、查询等流程进行了优化，从而解决时序数据处理难题： 存储成本： o 利用维度重复、时间递增、指标平滑变化等特性...四、历经每日万亿写入吞吐，腾讯云CTSDB技术架构 腾讯CTSDB（Cloud Time Series Database）是一种分布式、高性能的时序数据库，针对时序数据的高并发写入、存在明显的冷热数据...好很多，当并发数较高时（40），CTSDB查询性能比InfluxDB高出近4倍，在2w左右。...我们的现状 作为腾讯唯一的时序数据库，CTSDB支撑了腾讯内部20多个核心业务（微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等）。
为了存储这些与时间相关的数据，积极拥抱物联网时代，各大企业纷纷推出自家的时序数据库。本文将对时序数据库的基本概念、应用场景及腾讯时序数据库CTSDB做简要介绍。 什么是时序数据库 1....这里以图中的数据为例，介绍下时序数据的数学模型（不同的时序数据库中，基本概念的称谓有可能不同，这里以腾讯CTSDB为准）： metric： 度量的数据集，类似于关系型数据库中的 table； point...查询： 按不同维度对指标进行统计分析，且存在明显的冷热数据，一般只会频繁查询近期数据。 2. 时序数据库 有了时序数据后，该存储在哪里呢？首先我们看下传统的解决方案在存储时序数据时会遇到什么问题。...查询结果样例： image.png 测试结果： (1) CTSDB单节点集群与InfluxDB单机版查询性能对比 image.png 结论：CTSDB查询性能整体比InfluxDB好很多，当并发数较高时...关于我们 我们的现状 作为腾讯唯一的时序数据库，CTSDB支撑了腾讯内部20多个核心业务（微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等）。
一、概述 influxdb是一种时序数据库，时序数据库简而言之就是针对时间为KEY的数据存储系统。其可存储海量数据，并且查询性能非常强，可以用来做基于时间的应用，比如日志存储、温度计采集等。...本文通过安装部署、以及简单实用，初步体验influxdb。
9月4日，阅文集团技术专家俞慧涛在 TARS 基金会召开的线上研讨会（中国站）上进行了题为「CTSDB 与 TARS 结合，解决海量监控数据的难题」的分享，对如何通过时序数据库 CTSDB 与 TARS...基于这一痛点，我们通过将腾讯时序数据库 CTSDB 与 TARS 结合的方式，解决了海量服务、海量监控以及监控输出相对较慢等问题。...PostgreSQL：同样不支持冷热的概念，且当分析量较大时也会存在索引量特别大的问题。 所以在层层筛选和对比下，我们最终还是选择了腾讯云提供的具有时序功能的 CTSDB。...CTSDB 是基于 Elasticsearch 改造的版本，拥有多维度的数据分析和时序的功能，不仅能帮助我们自动淘汰相对时间比较久的一些数据，还能查询到最近7天到10天的热的数据库，也能顺利支持多个维度的分析...所以以选择TarsJava 重构TarsStat 对我们而言就是一个非常好的选择。
序言：9月4日，阅文集团技术专家俞慧涛在 TARS 基金会召开的线上研讨会（中国站）上进行了题为“CTSDB 与 TARS结合，解决海量监控数据的难题”的分享，对如何通过时序数据库 CTSDB 与 TARS...基于这一痛点，我们通过将腾讯时序数据库 CTSDB 与 TARS 结合的方式，解决了海量服务、海量监控以及监控输出相对较慢等问题。...PostgreSQL：同样不支持冷热的概念，且当分析量较大时也会存在索引量特别大的问题。 所以在层层筛选和对比下，我们最终还是选择了腾讯云提供的具有时序功能的 CTSDB。...CTSDB 是基于 Elasticsearch 改造的版本，拥有多维度的数据分析和时序的功能，不仅能帮助我们自动淘汰相对时间比较久的一些数据，还能查询到最近7天到10天的热的数据库，也能顺利支持多个维度的分析...所以以选择TarsJava 重构TarsStat 对我们而言就是一个非常好的选择。
所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
而面对健康码这样的场景，腾讯云时序数据库CTSDB——一种专门为时间序列而生的数据库也不失为一个好的选择。...当出现疑似案例的时候，在时序数据库CTSDB底座的支持下，有关人员可以快速高效地定位到病例的行程信息，通过实时关联分析等手段，利用技术迅速定位问题。...又或者在互联网场景，将用户的网络延迟数据、业务服务指标数据、日志数据等写进 这种数据库。然后从时序数据库直接生成报表以供技术产品做分析，尽早的发现、解决问题。...另外，CTSDB也是获得了国家级认证的产品，2020年底，信通院官网发布的第十一批大数据产品能力评测结果，腾讯云时序数据库CTSDB赫然在列。...作为腾讯唯一的时序数据库，CTSDB支撑了腾讯20多个核心业务 (微信彩票、财付通、云监控、云数据库日志、腾讯课堂等)。 所以不得不说，CTSDB在未来还是很有发展潜力滴。 -END- ?
为了提升广大用户的文档使用体验，现推出【数据库】产品文档定向捉虫活动。邀请您对指定产品文档进行体验，反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼！...发现和反馈的文档问题价值越高，奖品越丰厚。说明：请您尽可能详细地描述遇到的问题和场景，以便我们尽快为您解决问题。产品范围本次捉虫大赛的检视对象为：数据库产品文档。...MongoDB、时序数据库 CTSDB、向量数据库 等。...您可 登录腾讯云，进入 文档中心，选择 数据库 类别下的产品文档进行体验和捉虫。参与方式说明：代金券发放对象为：已完成实名认证的腾讯云用户（协作者、子账号、国际账号除外）。...在哪里可以查看问题处理状态？答：您提交问题后，一般1-3个工作日会收到我们的站内信回复。您可在文档中心 > 我的反馈 中查看所有问题处理状态。如您对本活动有任何疑问，欢迎留言反馈。
为了提升广大用户的文档的使用体验，现推出数据库产品文档捉虫大赛。邀请大家对指定产品文档进行体验，反馈文档问题就有机会获得腾讯云电子代金券、京东储值卡和神秘好礼！...包括：TDSQL-C MySQL 版、云数据库 MySQL、云数据库 MariaDB、云数据库 SQL Server、TDSQL MySQL版、TDSQL PostgreSQL版、TDSQL-H LibraDB...、云数据库 Redis、云数据库 MongoDB、时序数据库 CTSDB、游戏数据库 TcaplusDB。...您可 登录腾讯云，进入 文档中心，选择数据库类别下的产品文档进行体验和捉虫。图片参与方式注意1. 代金券发放对象为：已完成实名认证的腾讯云用户（协作者、子账号、国际账号除外）。2....在哪里可以查看问题处理状态？答：您提交问题后，一般1-3个工作日会收到我们的站内信回复。您可在文档中心 > 我的反馈 中查看所有问题处理状态。如您对本活动有任何疑问，欢迎留言反馈。
这个复数包含了该频率分量的幅度和相位。频率分量的幅度代表了该分量在原始时域信号中的大小或强度。相对地，相位则表示了该分量引入的时间上的偏移或延迟。...数学上，与频率分量相关联的复数可以表示为具有特定幅度和相位的复指数形式： 这里，()是与频率分量 相关联的复数，∣()∣ 是该分量的幅度，() 是该分量的相位，而 ^(())是一个复指数，其中 是虚数单位...()=∣()∣(cos(())+sin(())) 得到的复数特征由所有的频率分量组成，幅值最大的频率最能代表原始时域序列的周期。...如果对该复数特征的每个频率分量进行复数域上的线性变换，使它和其他复数相乘，则会改变它的相位和幅值，如上图（b）。...我们着重看一下低通滤波，即到底应该过滤掉多少高频的频域信息。 如图所示，即使只保留原始频域表示的四分之一，滤波后的波形也显示出最小的失真。
Prometheus时序数据库-报警的计算 在前面的文章中，笔者详细的阐述了Prometheus的数据插入存储查询等过程。但作为一个监控神器，报警计算功能是必不可少的。...自然的Prometheus也提供了灵活强大的报警规则可以让我们自由去发挥。在本篇文章里，笔者就带读者去看下Prometheus内部是怎么处理报警规则的。...我们先聚焦于最重要的计算逻辑。也就是其中的query。其实，这个query是对NewInstantQuery的一个简单封装。...想知道具体的计算流程，可以见笔者之前的博客《Prometheus时序数据库-数据的查询》 计算出左节点的数据之后，我们就可以和右节点进行比较以计算出最终结果了。...其强大的报警计算功能就是其中之一。了解其中告警的计算原理，才能让我们更好的运用它。
时序数据库是近两年的热门话题，不断有新的时序数据库产品发布，但在我个人看来，目前还没有看到一个系统的、全面的时序数据库评测方案，帮助开发者认识各个产品的异同，为特定场景选择最适合的产品，各个数据库厂商基于自身优势和特点...本篇博客就结合本人的一些看法，从不同维度来分析时序数据库产品的异同，同时也希望有更多的人关注时序数据库，在各自的行业应用需求上为时序数据库厂商建言献策，共同推动时序数据库的发展。...各个时序数据库对时间线有不同的称呼，例如：松果时序数据库的“设备”、influxDB的“Measurement和Tags的组合”、TDEngine的“子表”以及实时数据库的“测点”。...并不是支持复杂查询就比不支持好！例如：在关系库中时常发生由于一个复杂的SQL导致数据库服务hang住了。...最后，任何一个产品都有其适用性和局限性，完善时序数据库的评价体系才能客观、公正的对比各个产品的优势和特点及其适用场景，让时序数据库厂商充分发挥自身优势定位产品方向，研发出针对特定场景最适合的时序数据库产品
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
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